Marginalising posterior covariance matrix with application to Bayesian operational modal analysis
Consider making Bayesian inference of vector-valued model parameters {x,y} based on observed data D. When the ‘posterior’ (i.e., given data) probability density function (PDF) of {x,y} has a centralised shape, it can be approximated in the spirit of Laplace integral asymptotics by a Gaussian PDF cen...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Au, Siu-Kui |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Civil and Environmental Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/180891 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Covariance Matrix Estimation with High Frequency Financial Data
بواسطة: LIU CHENG
منشور في: (2013) -
A stable estimator of the information matrix under EM for dependent data
بواسطة: Duan, J.-C., وآخرون
منشور في: (2013) -
An estimate of the spectral norm of the inverse of a matrix
بواسطة: Dy, Emiliza J., وآخرون
منشور في: (1991) -
Accelerating computations in two-stage Bayesian system identification with Fisher information matrix and eigenvalue sensitivity
بواسطة: Zhu, Jia-Xin, وآخرون
منشور في: (2022) -
Simultaneous reconstruction of dielectric and perfectly conducting scatterers via T-matrix method
بواسطة: Ye, X., وآخرون
منشور في: (2014)